KI macht produktiv – aber nur 6 Prozent verdienen daran

Acht von zehn Befragten sagen, KI mache sie produktiver. Nur 37 Prozent sehen davon etwas im operativen Gewinn ihres Unternehmens. Dieser Wert hat sich seit einem Jahr praktisch nicht bewegt – trotz mehr Nutzung, mehr Agenten, mehr Budget. Das ist der unbequeme Kern der neuen McKinsey-Umfrage «The state of AI in 2026», veröffentlicht am 25. August und in dieser Woche auch in der Schweizer IT-Presse aufgegriffen.

Die Zahlenbasis: 1'719 Fach- und Führungskräfte aus 97 Ländern, befragt zwischen dem 4. Mai und dem 8. Juni 2026.

Mehr KI überall, gleich viel Gewinn

Auf der Nutzungsseite bewegt sich einiges. 44 Prozent geben an, KI werde im Unternehmen unternehmensweit ausgerollt – vor einem Jahr waren es 38 Prozent. In drei oder mehr Geschäftsbereichen läuft KI bei 56 Prozent statt 51 Prozent. Und bei Firmen ab einer Milliarde US-Dollar Jahresumsatz skalieren inzwischen 40 Prozent KI-Agenten in mindestens einem Bereich – Programme also, die Aufgaben selbstständig über mehrere Schritte hinweg erledigen. Vor einem Jahr waren es 27 Prozent.

Bei kleineren Organisationen: 22 Prozent, unverändert. Die Schere geht auf.

Nur: Beim Geld passiert nichts. 37 Prozent melden einen positiven Effekt auf den EBIT (den Gewinn vor Zinsen und Steuern) – gleich viele wie im Vorjahr. Und als «AI High Performers» qualifizieren sich nur 6 Prozent. Das sind jene, die mindestens 5 Prozent ihres EBIT der KI zuschreiben und den Effekt als «signifikant» bezeichnen. Auch dieser Anteil: seit einem Jahr eingefroren.

Was die sechs Prozent anders machen

Genau hier wird der Report für dich interessant. Die High Performers unterscheiden sich nicht durch bessere Modelle, sondern durch drei Dinge:

• Sie bauen Abläufe um, statt KI reinzustecken. Fast drei Viertel haben ihre Arbeitsprozesse wegen KI grundlegend neu gestaltet – im Vorjahr waren es 55 Prozent. Bei allen anderen ist es rund ein Viertel.
• Sie zielen nicht nur auf Effizienz. Rund 80 Prozent aller Befragten wollen mit KI effizienter werden. Die High Performers setzen zusätzlich auf Wachstum und Innovation – und sind 3,3-mal häufiger entschlossen, ihr Geschäft in drei Jahren fundamental umzubauen.
• Sie messen und führen. Doppelt so häufig berichten sie von sichtbarem Commitment der Geschäftsleitung und von definierten Prozessen, um die Wirkung einzelner KI-Initiativen überhaupt zu messen.

Das erklärt die Lücke besser als jede Technologiedebatte: Wenn KI einen bestehenden Prozess nur beschleunigt, spart der Einzelne zwanzig Minuten – und die landen nirgends. Erst wenn ein Schritt ganz entfällt, ein Handoff verschwindet oder ein Mensch nur noch Ausnahmen prüft, taucht der Effekt in der Buchhaltung auf.

Wenn KI den Softwarekauf ersetzt

Ein Detail mit Sprengkraft für IT-Budgets: 32 Prozent der Befragten sagen, ihr Unternehmen habe schon mindestens einmal auf den Kauf einer Software oder Funktion verzichtet, weil man sie mit Coding-Agenten selbst bauen konnte. Bei den High Performers ist es fast die Hälfte.

Gleichzeitig werden die Betriebskosten spürbar. Rund jedes fünfte Unternehmen bremst die KI-Nutzung wegen laufender Kosten – Tokens inklusive. 60 Prozent wollen trotzdem mehr investieren.

Und der viel beschworene Stellenabbau? 39 Prozent erwarten ihn fürs kommende Jahr, 43 Prozent erwarten kaum Veränderung. Tatsächlich eingetreten ist er im vergangenen Jahr bei 14 Prozent – weniger als die Hälfte dessen, was die Befragten ein Jahr zuvor prognostiziert hatten.

Selbstauskunft, kein Audit

Ein Vorbehalt gehört dazu: Das sind Umfragewerte, keine geprüften Finanzzahlen. Niemand hat nachgerechnet, ob die 5 Prozent EBIT-Effekt der High Performers wirklich von KI kommen. Und McKinsey verkauft genau die Transformationsberatung, die der Report als Lösung beschreibt. Co-Autor Michael Chui präzisierte gegenüber «The Register» nach der Publikation: «It's a journey, not a destination.»

Andere Erhebungen sind härter. Die viel zitierte MIT-Studie «The GenAI Divide» kam 2025 auf 95 Prozent der GenAI-Pilotprojekte ohne messbaren Effekt auf die Erfolgsrechnung – mit derselben Diagnose: Die Werkzeuge landeten nie in dem Arbeitsablauf, den sie verändern sollten.

Für Schweizer KMU heisst das

Die Schweizer Nutzungszahlen der letzten Wochen zeigen ein ähnliches Muster: viel Verbreitung, wenig Tiefe. Eine AWS-Erhebung von Ende August attestierte Schweizer Unternehmen, bei KI oft an der Oberfläche zu bleiben.

Wenn du ein KMU führst, sind das die drei brauchbaren Fragen aus dem Report: Welchen Prozessschritt haben wir wegen KI gestrichen – nicht bloss beschleunigt? Wer misst, was eine KI-Initiative gebracht hat, und in welcher Kennzahl? Und suchen wir nur Effizienz, oder auch Umsatz?

Wer alle drei nicht beantworten kann, gehört statistisch zu den 94 Prozent.